## Carga de paquetes
library(ggplot2)
library(sf)
library(plotly)
library(dplyr)
library(DT)
library(readxl)
Gráficos
Gráfico de delitos segun el tipo
delitos_por_tipo <-
EstadisticaPolicial %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Delitos") +
ylab("Cantidad de delitos") +
theme_minimal( )
ggplotly(delitos_por_tipo) %>% config(locale = 'es')
Gráfico de delitos por mes
estadisiticas_meses <- EstadisticaPolicial %>% mutate(fecha_mes = lubridate::month(Fecha))
nombre_reordenados <- c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Septiembre", "Octubre", "Noviembre")
delitos_por_mes <-
estadisiticas_meses %>%
count(fecha_mes) %>%
ggplot(level = levelorder, (aes(x = reorder(nombre_reordenados, fecha_mes), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por mes") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad") +
theme_minimal( )
ggplotly (delitos_por_mes)
Gráfico de proporciones según el género
delitos_género <-
EstadisticaPolicial %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Proporción de delitos por género") +
xlab("Género") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "Género") +
theme_minimal()
ggplotly(delitos_género)
Gráfico con la cantidad de delitos en San José, Alajuela, Cartago y
Heredia
delitos_canton <-
EstadisticaPolicial %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "SAN JOSE" |
Canton == "ALAJUELA" |
Canton == "CARTAGO" |
Canton == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos en San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
xlab("Cantones") +
ylab("Cantidad") +
theme_minimal()
ggplotly(delitos_canton)